"갈아탈까 말까"가 아니라 "내 자산이 툴에 종속적인가"가 진짜 질문이다. Antigravity 할당량 축소를 겪으면서 내린 결론이다. 워크플로 자산을 이식 가능하게 설계하면, 어떤 툴이든 갈아탈 수 있다.
왜 갑자기 이런 생각을 했을까?
최근에 Antigravity quota limit이 갑자기 축소됐다. 유튜브에서도 비슷한 주제가 뜨는 걸 보고, 문득 Cursor 가격 인상 때가 떠올랐다.
그때도 비슷한 생각을 했었다. 여~열심히 만든 워크플로가 적용된 AI를 갑자기 쓸 수 없게 되면 어떻게 되지?
질문 자체가 잘못된 프레임이었다
처음엔 단순한 질문이었다.
싸고 성능 좋은 툴이 나오면 갈아타야 하나, 아니면 내 워크플로 이사 비용이 더 큰가.
그런데 막상 따져보니, 질문 자체가 잘못된 프레임이었다.
갈아탈 것인가 말 것인가가 아니라, 내 자산이 툴에 종속적으로 설계되어 있는가가 진짜 질문이었다.
나는 rule, hook, skill 같은 것들을 꽤 쌓아왔다. 이걸 "이사 비용"으로 볼 수도 있지만, 사실 어떤 툴에서도 재현 가능한 자산에 가깝다고 생각해왔다.
이전에 매일 쓰는 도구인데, 왜 설정은 안 했을까에서도 비슷한 얘기를 했는데, Skills나 MCP 같은 설정은 도구 자체보다 사고방식의 자산이다.
물론 툴을 바꿀 때 재검증 비용이 생겼던 경험은 있다. 하지만 그건 자산의 이식이 안 돼서가 아니라, 새 툴에 대한 학습 비용과 "잘 동작하나?" 하는 불안함이었다.
개인과 조직은 다르다
개인은 어쩔 수 없다고 치지만 조직은 다르다.
- 불안함이 사람 수만큼 곱해진다
- 재검증이 업무 중단으로 이어질 수 있다
- 누군가 변경을 주장하면 리스크에 대한 책임 문제가 생긴다
그래서 조직은 구조적으로 비용이 비싸지더라도 현상 유지를 하는 편인 것 같다.
"비용은 회사가 부담하니까 그냥 유지하자. 변경하다가 뭔가 잘못되면 누가 책임지냐."
그런데 유지에도 비용이 있다. 경쟁이 더 좋은 툴로 생산성을 높이는 동안 아무것도 안 하는 것. 다만 그 비용은 수치로 드러나지 않으니 비용으로 인식되지 않는다. 조직 내 AI 도입에서 다뤘던 것처럼, 조금씩 가라앉는 것이다.
마치며
개인적인 고민을 조직으로 잠깐 확장해 봤지만, 내 결론은 이미 나와 있다.
AI로의 전환은 피할 수 없고, 어떤 AI를 사용할지에 대한 선택만 남은 지금. 할 수 있는 것은 한정적이지만, 내 워크플로 자산이 특정 툴에 묶이지 않도록 설계하는 것. 그게 지금 내가 할 수 있는 최선인 것 같다.
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